AI服务器及AI芯片需求同步看涨、NVIDIA占主导，AI芯片增速促进HBM需求，预计2023年对HBM需求容量将年增近60%；全球边缘AI芯片出货量2023年达13.12亿颗，其中国内边缘AI芯片市场规模2025年达110.3亿美元；最新消息，美欲扩大AI芯片对华出口限制，国内AI芯片市场火热，语音处理占比高；大算力AI芯片需求急增，“新限制”或将影响A800芯片。
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AI 服务器及 AI 芯片的需求同步看涨，目前主要由搭载NVIDIA A100、H100、AMD MI300，以及大型CSP业者如Google、AWS等自主研发ASIC的AI服务器增长需求较为强劲。
TrendForce最新的研究报告预估，2023 年 AI 服务器 出货量近 120 万台，年增 38.4%，占整体服务器出货量的9%左右；2026 年将占比 15%。2022-2026 年 AI 服务器出货量年复合增长率为22%。
其中，NVIDIA GPU 为AI 服务器市场搭载主流，市占率约 60-70%，其次为云端厂商自主研发的 AISC 芯片，市占率逾20%。NVIDIA 市占率高，下半年 ChatBot及 AI 运算风潮将持续渗透至各种专业领域 (如云端 / 电商服务、智能制造、金融保险、智能医疗及智能驾驶等) 的开发市场，同步带动每台搭配 4-8 张 GPU 的云端 AI，以及每台搭载 2-4 张GPU 的边缘 AI 服务器应用需求渐增。
TrendForce预估今年搭载 A100及 H100 的 AI 服务器出货量年增率逾50%。
据TrendForce研究显示，目前高端AI服务器GPU搭载HBM已成主流，预估2023年全球HBM需求量将年增近60%，来到2.9亿GB ，2024年将再增长30%。
预估到2025年，全球若以等同ChatGPT的超大型AIGC产品5款、Midjourney的中型AIGC产品有25款，以及 80款小型AIGC产品估算，上述所需的运算资源至少为145,600-233,700颗NVIDIA A100 GPU，再加上新兴应用如超级计算机、8K影音串流、AR/VR等，也将同步提高云端运算系统的负载，显示出高速运算需求高涨。
随着AI在各类智能设备如智能汽车、智能手表、智能家电、VR/AR等领域蓬勃发展，边缘端具备的低延迟、高带宽、隐私性等需求日益增长， AI也在快速从“云端”走向“边缘”。
IDC预计，未来几年64%的数据将在传统数据中心之外产生，这意味着更多的数据智能处理将在终端和边缘侧完成。海量数据的接入，使AI处理的重心正向边缘迁移。
根据Gartner预测，2026年全球边缘AI芯片市场规模达到688亿美元，2022-2026年CAGR将达到16.9%。
图：2020-2026年全球边缘AI芯片市场规模及增速
资料来源：Gartner
TrendForce预计，AI芯片2023年出货量将增加46%，结合ABI Research数据，2023年全球边缘AI芯片出货将达13.12亿颗，其中语音处理1.93亿颗，机器视觉9.01亿颗，传感器数据分析1.40亿颗，其他种类0.78亿颗，其中语音处理芯片、机器视觉芯片、传感器数据分析芯片出货量CAGR分别达9%、12%、8%。
图表5：全球不同功能的边缘AI芯片出货量（十亿颗）
图源：ABI Research
面对NVIDIA、Intel等国际厂商在云端AI芯片上的竞争优势，国内厂商选择在边缘AI芯片方面取得突破，如华为推出的昇腾系列AI处理器、昆仑芯科技推出的昆仑芯系列芯片、阿里平头哥推出的含光系列AI芯片等。
根据统计，2022年国内边缘AI芯片市场规模约为49.9亿美元，预计到2025年，国内边缘AI芯片市场规模将增长到110.3亿美元，较2022年增长121%。
图：全球及国内边缘AI芯片市场规模（亿美元）
资料来源：Gartner
据《华尔街日报》27日援引知情人士的消息称，美国商务部预计最快在8月初采取行动，禁止NVIDIA等芯片制造商在事先未获得许可证的情况下，向中国和其他相关国家的客户出口芯片。
据彭博社报道，受上述消息影响，NVIDIA股价在28日下跌2.4%，AMD下跌约1.6%。NVIDIA首席执行官黄仁勋上月接受英国《金融时报》采访时表示，美国挑起的芯片“争夺战”可能会让美国科技业“蒙受重大损失”。
国内的AI芯片市场火热，IDC对基于大模型的AI市场规模进行了预测，预计中国AI市场规模在2023年将超过147亿美元，到2026年这一规模将超过263亿美元。
咨询公司 Preqin 整理的数据显示，截至 6 月中旬，美国 AI 投资总额为 266 亿美元，中国投资总额为 40 亿美元，从数据可看出差距正在缩小。
AI 领域是一个金矿，国内产商积极投身AI战略布局，从百度、商汤科技到阿里巴巴等公司在数月内推出 AI 机器人，决心显而易见。
百度前总裁、现任清华大学 AI 产业研究院院长张亚勤目前负责监督新兴专案，预计全国高达 50 间公司在研究大型语言模型。
面前美国对AI芯片的限制，腾讯等高层认为，模型可增加更多芯片组弥补较低性能。Google AI 研究所资深人员蓝振忠成立西湖心辰，意在打造中国的OpenAI，采用昂贵的混合方法，使用不到 1,000 个 GPU 训练模型，部署国内云端服务推理或维持程序。
据悉，租赁包含8个A100或H100芯片的价格为3.7万美元/月，约合人民币25.4万元。因此在推理加速领域需要降本增效，则需要从GPU价格和GPU数量（如模型优化后GPU需求数量减少）上进行重点狙击。
据统计，2022年中国AI芯片市场中，按照出货量计算，机器视觉是占比最大领域，占比达到39%。位列二、三位的分别为语音处理、传感器数据分析，占比分别为30%和26%。
预计2022-2028年，机器视觉、语音处理、传感器数据分析三个主要领域出货量CAGR将达21%、27%和24%。
图：2021-2028年国内AI芯片出货量市场产品功能结构（百万颗）
资料来源：ABI Research
IDC中国副总裁认为，市场增量将主要源于基于大模型的应用替换过去几年建设的AI应用、生成式AI带来的增量市场和全新的AI赋能的企业级应用。未来，过去通用AI市场日渐饱和，不具备大模型能力的厂商难以维持竞争优势。
4月，中国大模型的竞争正式爆发，现有的大模型，对A100大算力芯片需求急增，例如：
ChatGPT：访问量为2.5亿次/天，所需30,382颗A100芯片
谷歌BERT：访问量为30亿次/天，所需364,584颗A100芯片
商汤等AI厂商正把眼光放置在国产AI大算力芯片上， 4月10日商汤披露，目前其所用的国产化AI芯片占比达到总体的10%。这将加速国内AI芯片厂商的增长。
NVIDIA表示，未来将从GPU架构出发，走向“GPU+DPU的超异构”。AMD则表示，未来硬件创新突破更难，将走向“系统级创新”，即从整体设计的上下游多个环节协同设计来完成性能的提升。
据悉，美国商务部设想的“新限制”甚至会禁止在没有许可证的情况下销售A800芯片。
而在今年春节后，拥有云计算业务的各互联网大公司纷纷向英伟达下了大单，其中字节跳动向NVIDIA订购了超过10亿美元（约为70亿元人民币）的GPU产品，包括10万块A100与H800加速卡。
目前，仅字节跳动一家公司今年的采购量就已经接近NVIDIA去年在中国销售的商用GPU总销售额。
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图源：NVIDIA官网
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信息及配图主要来源：TrendForce，半导体行业观察网
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